اليوم فقط الأشخاص الذين ليس لديهم اتصالات خارجية مع العالم الخارجي لم يسمعوا عن البيانات الضخمة. في حبري، يحظى موضوع تحليلات البيانات الضخمة والمواضيع ذات الصلة بشعبية كبيرة. ولكن بالنسبة لغير المتخصصين الذين يرغبون في تكريس أنفسهم لدراسة البيانات الضخمة، ليس من الواضح دائمًا ما هي الآفاق التي يتمتع بها هذا المجال، وأين يمكن تطبيق تحليلات البيانات الضخمة وما الذي يمكن للمحلل الجيد الاعتماد عليه. دعونا نحاول معرفة ذلك.
تزداد كمية المعلومات التي يولدها البشر كل عام. بحلول عام 2020، سترتفع كمية البيانات المخزنة إلى 40-44 زيتابايت (1 ZB ~ 1 مليار جيجابايت). بحلول عام 2025 - ما يصل إلى 400 زيتابايت تقريبًا. وبناء على ذلك، فإن إدارة البيانات المنظمة وغير المنظمة باستخدام التقنيات الحديثة هي مجال يكتسب أهمية متزايدة. تهتم كل من الشركات الفردية والدول بأكملها بالبيانات الضخمة.
بالمناسبة، خلال مناقشة ازدهار المعلومات وطرق معالجة البيانات التي أنشأها الإنسان، ظهر مصطلح البيانات الضخمة. ويعتقد أنه تم اقتراحه لأول مرة في عام 2008 من قبل محرر مجلة الطبيعة، كليفورد لينش.
منذ ذلك الحين، يتزايد سوق البيانات الضخمة سنويًا بعدة عشرات بالمائة. وهذا الاتجاه، بحسب الخبراء، سيستمر. وهكذا، بحسب تقديرات الشركة وفي عام 2021، سيرتفع إجمالي سوق تحليلات البيانات الضخمة العالمية إلى 67,2 مليار دولار، وسيبلغ النمو السنوي حوالي 35,9%.
لماذا نحتاج إلى تحليلات البيانات الضخمة؟
فهو يسمح لك بتحديد معلومات قيمة للغاية من مجموعات البيانات المنظمة أو غير المنظمة. وبفضل هذا، يمكن للشركة، على سبيل المثال، تحديد الاتجاهات والتنبؤ بأداء الإنتاج وتحسين تكاليفها. ومن الواضح أنه من أجل خفض التكاليف، فإن الشركات مستعدة لتطبيق أحدث الحلول.
التقنيات وطرق التحليل المستخدمة لتحليل البيانات الضخمة:
- بيانات التعدين؛
- التعهيد الجماعي؛
- خلط البيانات وتكاملها؛
- التعلم الالي؛
- الشبكات العصبية الاصطناعية؛
- التعرف على الأنماط؛
- التحليلات التنبؤية.
- نمذجة المحاكاة؛
- التحليل المكاني؛
- تحليل احصائي؛
- تصور البيانات التحليلية.
تحليلات البيانات الضخمة في العالم
يتم الآن استخدام تحليلات البيانات الضخمة من قبل أكثر من 50% من الشركات حول العالم. على الرغم من أنه في عام 2015 كان هذا الرقم 17٪ فقط. يتم استخدام البيانات الضخمة بشكل نشط من قبل الشركات العاملة في قطاعي الاتصالات والخدمات المالية. ثم هناك شركات متخصصة في تكنولوجيا الرعاية الصحية. الحد الأدنى من استخدام تحليلات البيانات الضخمة في الشركات التعليمية: في معظم الحالات، أعلن ممثلو هذا المجال عن نيتهم استخدام التكنولوجيا في المستقبل القريب.
في الولايات المتحدة، يتم استخدام تحليلات البيانات الضخمة بشكل أكثر نشاطًا: حيث تعمل أكثر من 55٪ من الشركات من مجموعة متنوعة من المجالات مع هذه التكنولوجيا. وفي أوروبا وآسيا، فإن الطلب على تحليلات البيانات الضخمة ليس أقل بكثير - حوالي 53%.
وماذا عن روسيا؟
وفقا لمحللي آي دي سي.. إن نمو سوق مثل هذه الحلول في أوروبا الوسطى والشرقية نشط للغاية، ويزداد هذا الرقم بنسبة 11٪ كل عام. وبحلول عام 2022، ستصل إلى 5,4 مليار دولار من الناحية الكمية.
من نواحٍ عديدة، يرجع هذا التطور السريع للسوق إلى نمو هذه المنطقة في روسيا. وفي عام 2018، بلغت الإيرادات من بيع الحلول ذات الصلة في الاتحاد الروسي 40% من إجمالي الاستثمار في تقنيات معالجة البيانات الضخمة في المنطقة بأكملها.
في الاتحاد الروسي، تنفق شركات القطاع المصرفي والقطاع العام وصناعة الاتصالات السلكية واللاسلكية والصناعة أكثر من غيرها على معالجة البيانات الضخمة.
ماذا يفعل محلل البيانات الضخمة وكم يكسب في روسيا؟
محلل البيانات الضخمة مسؤول عن فحص كميات هائلة من المعلومات، سواء شبه المنظمة أو غير المنظمة. بالنسبة للمؤسسات المصرفية، فهي معاملات، للمشغلين - المكالمات وحركة المرور، في البيع بالتجزئة - زيارات العملاء والمشتريات. كما ذكرنا أعلاه، يتيح لنا تحليل البيانات الضخمة اكتشاف الروابط بين العوامل المختلفة في "تاريخ المعلومات الأولية"، على سبيل المثال، عملية الإنتاج أو التفاعل الكيميائي. واستنادا إلى بيانات التحليل، يتم تطوير أساليب وحلول جديدة في مجموعة متنوعة من المجالات - من التصنيع إلى الطب.
المهارات المطلوبة لمحلل البيانات الضخمة:
- القدرة على فهم الميزات الموجودة في المنطقة التي يتم إجراء التحليل لها بسرعة، والانغماس في جوانب المنطقة المطلوبة. يمكن أن يكون هذا البيع بالتجزئة، وصناعة النفط والغاز، والطب، وما إلى ذلك.
- معرفة طرق تحليل البيانات الإحصائية، وبناء النماذج الرياضية (الشبكات العصبية، الشبكات الافتراضية، التجميع، الانحدار، العوامل، تحليل التباين والارتباط، إلخ).
- القدرة على استخراج البيانات من مصادر مختلفة، وتحويلها للتحليل، وتحميلها إلى قاعدة بيانات تحليلية.
- يتقن لغة SQL.
- معرفة اللغة الإنجليزية بمستوى كافٍ لقراءة الوثائق الفنية بسهولة.
- معرفة Python (على الأقل الأساسيات)، Bash (من الصعب جدًا الاستغناء عنها أثناء العمل)، بالإضافة إلى أنه من المرغوب فيه معرفة أساسيات Java وScala (اللازمة للاستخدام النشط لـ Spark، أحد الأطر الأكثر شيوعًا للعمل مع البيانات الضخمة).
- القدرة على العمل مع Hadoop.
حسنًا، كم يكسب محلل البيانات الضخمة؟
هناك نقص الآن في متخصصي البيانات الضخمة، والطلب يفوق العرض. وذلك لأن الأعمال التجارية تتوصل إلى تفاهم: التطوير يتطلب تقنيات جديدة، وتطوير التكنولوجيا يتطلب متخصصين.
لذلك، عالم البيانات وتحليلات البيانات في الولايات المتحدة الأمريكية وفقا لوكالة التوظيف Glassdoor. متوسط رواتب هؤلاء المتخصصين في أمريكا يبدأ من 100 ألف دولار سنويا.
في روسيا، يتلقى متخصصو التعلم الآلي من 130 إلى 300 ألف روبل شهريًا، ومحللو البيانات الضخمة - من 73 إلى 200 ألف روبل شهريًا. كل هذا يتوقف على الخبرة والمؤهلات. وبطبيعة الحال، هناك وظائف شاغرة برواتب أقل، وأخرى برواتب أعلى. الحد الأقصى للطلب على محللي البيانات الضخمة في موسكو وسانت بطرسبرغ. موسكو، وهذا ليس مفاجئا، تمثل حوالي 50٪ من الوظائف الشاغرة النشطة (وفقا ل hh.ru). الطلب أقل بكثير في مينسك وكييف. ومن الجدير بالذكر أن بعض الوظائف الشاغرة توفر ساعات عمل مرنة والعمل عن بعد. لكن بشكل عام تحتاج الشركات إلى متخصصين يعملون في المكتب.
مع مرور الوقت، يمكننا أن نتوقع زيادة في الطلب على محللي البيانات الضخمة وممثلي التخصصات ذات الصلة. وكما ذكر أعلاه، لم يتم إلغاء النقص في الموظفين في قطاع التكنولوجيا. ولكن، بالطبع، لكي تصبح محلل بيانات ضخمة، تحتاج إلى الدراسة والعمل، وتحسين المهارات المذكورة أعلاه والمهارات الإضافية. إحدى الفرص لبدء مسار محلل البيانات الضخمة هي وجرب يدك في العمل مع البيانات الضخمة.
المصدر: www.habr.com